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数据及其 (不) 内容：机器学习研究中数据集开发与使用调查
本文综述了在机器学习中收集和使用数据的许多问题和担忧，并提倡通过更谨慎和深入的数据理解来解决实践和伦理问题。
PDF4 years ago
Acme：分布式强化学习研究框架
介绍了一种名为 Acme 的深度强化学习框架，该框架旨在构建简单、模块化的组件，以便在不同规模的执行中使用。其主要目标是为算法开发提供一个框架，同时也提供了重要或最先进算法的简单参考实现以提升强化学习研究的可重复性和基准。本文描述了 Acm
PDF4 years ago
盲人拍摄的图像字幕
通过观察实际用户的需求，作者介绍了第一个适合盲人用户需求的图像说明数据集，检验数据集特征并比较其和其他数据集的不同，同时研究最新的图像说明算法在如此数据集中的挑战。
PDF4 years ago
基于内容的视频相关度预测挑战：数据，协议和基线
通过视频信息的音频、文字、帧和元数据等特征，预测视频的相关度，以提供个性化的推荐，并解决推荐系统中的新视频问题，其中 Hulu 在 ACM Multimedia Conference 2018 主办了挑战赛，提供了海量视频资源和基于真实系统
PDF6 years ago
部分遮挡下的面部表情分析：一项调查
本综述回顾了面部表情分析 (FEA) 中因遮挡导致自动表情识别性能下降的原因，并围绕数据集创建、算法发展等方面的技术进展和面临的挑战，为未来工作提供更好的信息和基准。
PDF6 years ago
VizWiz 大挑战：为盲人回答视觉问题
该研究提出了第一个目标导向 VQA 数据集 VizWiz，通过 blind people 所拍摄的图像和口述的问题构建数据集，旨在鼓励更多的社区开发更广泛的算法帮助盲人进行视觉问题的回答和解决。
PDF6 years ago
模型搜索科学化
本研究提出了一种元模型方法，支持自动化超参数优化，以取代手动调试，实现易复制和公正的优化过程，并在三个不同的计算机视觉问题上获得了最新的结果。
PDF12 years ago
ICML二阶段多核学习的二元分类框架
本文将 Multiple Kernel Learning 问题表述为标准的二分类问题，并在保持学习内核正定性的附加约束条件下进行处理，从而使得更好、更可扩展的 MKL 算法能够更容易地利用二分类研究，从而在各个领域中取得更好的性能，并且易于
PDF12 years ago